Замглавы Минсвязи считает блокировки незаконного контента неэффективными

Замглавы Минсвязи считает блокировки незаконного контента неэффективными

Замглавы Минсвязи считает блокировки незаконного контента неэффективными

В Минсвязи считают, что постоянно вводимые блокировки интернет-контента, противоречащего законодательству России, постепенно доказывают свою неэффективность. Такого мнения придерживается замглавы министерства Алексей Волин.

В ходе своего разговора с РИА Новости Волин обратил внимание на крайние меры блокировки, предпринятые правительством Китая. Как можно наблюдать на данном этапе, даже такие серьезные меры можно обойти.

«Мы полагаем, что это уходящая натура, рано или поздно от них нужно будет отказаться, потому что все больше и больше люди обходят их, даже не замечая, что они имеют дело с технологиями, позволяющими обходить блокируемый контент», — говорит Волин.

«В Китае работают и Telegram, и WhatsApp, которые здесь официально заблокированы».

Также замглавы Минсвязи осветил вопрос сотрудничества Китая и России по части взаимодействия в цифровом пространстве и медиасреде.

«Поэтому сегодня нам необходимо понять, какие возможности для сотрудничества здесь есть, какие перспективы открываются, что мы можем делать с точки зрения обмена опытом, обмена контентом, использования технологических платформ».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru